DolphinScheduler，是一款国产开源分布式任务调度系统，凭借其灵活易用、性能卓越、生态丰富的特性，已成为众多企业的调度首选。 与海豚企业合作后，DolphinScheduler 优势得到充分发挥，助力海豚企业提升调度效率，降低运维成本，为海豚企业带来显著收益。

数据仓库的建设需要业务人员和信息部门人员共同组建项目小组，共同开发数据仓库。业务人员负责明确决策主题，信息部门人员负责数据抽取。双方需要相互沟通协作。

适用于存储和处理大型数据集的开源数据仓库平台

Hive部署配置文件提供了嵌入、本地和远程部署的配置设置，涵盖了基本配置、元数据存储和服务器配置。它适用于不同场景中的技术人员，包括嵌入式应用程序开发者、本地环境开发者和远程生产部署人员。配置文件注重安全性配置和性能优化，鼓励根据实际需求定制化配置。详细的注释方便理解和修改。提供的文档链接可帮助用户查阅更详细的信息。

本案例用于练习 SQL 语句，并提供了所需资源。

Hive：解锁大数据潜力的利器 Hive，构建于Hadoop之上的数据仓库系统，为海量数据集的管理和分析提供了强大的解决方案。本指南将带您深入Hive的世界，助您掌握其核心概念、精通实用技巧，最终驾驭大数据的力量。 核心概念解析 数据模型：Hive数据模型类似于传统关系型数据库，但针对大数据场景进行了优化。 查询语言：HiveQL，一种类似SQL的查询语言，便于用户快速上手。 执行引擎：Hive利用Hadoop的MapReduce或Spark等执行引擎处理数据。 实战演练 数据导入：将不同格式的数据导入Hive表，为分析做好准备。 数据查询：使用HiveQL进行数据探索，获取有价值的洞察。 数据分析：利用Hive的分析函数，深入挖掘数据背后的规律。 数据导出：将分析结果导出到其他系统，实现数据共享和应用。 进阶技巧 性能优化：通过分区、分桶等技术，提升Hive查询效率。 UDF开发：自定义函数，扩展Hive的功能以满足特定需求。 数据安全：了解Hive的安全机制，保护敏感数据。

Impala，基于 Hive 的大数据实时分析查询引擎，以其卓越的速度著称。以下是如何安装 Impala 的详细步骤。

本项目深入挖掘京东订单数据，分析用户消费行为，洞察市场趋势，为商家经营决策提供数据支持。

深入解析Hive SQL与大数据SQL经典面试题 这篇文章将带您深入探讨Hive SQL和大数据SQL领域常见的面试难题，助您在面试中脱颖而出。 1. 连续登录n天的用户 此类问题通常需要使用窗口函数，例如LAG或LEAD，来比较用户在连续日期的登录行为，从而筛选出连续登录n天的用户。 2. 留存问题 留存问题分析用户在一段时间内的活跃程度。解决这类问题需要结合用户首次活动日期，计算他们在特定时间段内的活跃情况，例如次日留存率、7日留存率等。 3. Top N问题 Top N问题要求找出在特定指标上排名靠前的N个记录。在Hive SQL中，可以使用ROW_NUMBER、RANK或DENSE_RANK等窗口函数来实现。 4. Explode问题 Explode函数用于将数组或映射结构中的元素展开成多行数据，这在处理复杂数据结构时非常有用。 5. 行转列 行转列操作通常需要使用CASE WHEN语句配合聚合函数，将多行数据转换为列，以实现数据的透视或汇总。

Hive数据仓库完全学习指南 这份Hive数据仓库文档整合了从入门到精通所需的所有内容，非常适合自学或教学。 这份文档解答了网上学习资料中常遇到的问题，并提供相应的解决方案，帮助您更顺利地学习Hive。